(1)索引唯一扫描(index unique scan) 通过唯一索引查找一个数值经常返回单个ROWID.如果该唯一索引有多个列组成(即组合索引),则至少要有组合索引的引导列参与到该查询中,如创建一个索引:create index idx_test on emp(ename, deptno, loc).则select ename from emp where ename = ‘JACK’ and deptno = ‘DEV’语句可以使用该索引.如果该语句只返回一行,则存取方法称为索引唯一扫描.而

索引跳跃式扫描(INDEX SKIP SCAN) 索引跳跃式扫描(INDEX SKIP SCAN)适用于所有类型的复合B树索引(包括唯一性索引和非唯一性索引),它使那些在where条件中没有对目标索引的前导列指定查询条件但同时又对该 索引的非前导列指定了查询条件的目标SQL依然可以用上该索引,这就像是在扫描该索引时跳过了它的前导列,直接从该索引的非前导列开始扫描一样(实际的执行过程并非如此),这也是索引跳跃式扫描中"跳跃"(SKIP)一词的含义. 为什么在where条件中没有对目标索引

当进行index full scan的时候 oracle定位到索引的root block,然后到branch block(如果有的话),再定位到第一个leaf block, 然后根据leaf block的双向链表顺序读取.它所读取的块都是有顺序的,也是经过排序的.而index fast full scan则不同,它是从段头开始,读取包含位图块,root block, 所有的branch block, leaf block,读取的顺序完全由物理存储位置决定,并采取多块读,每次读取db_file_m

一.索引快速扫描(index fast full scan) 索引快速全扫描(INDEX FAST FULL SCAN)和索引全扫描(INDEX  FULL SCAN)极为类似,它也适用于所有类型的B树索引(包括唯一性索引和非唯一性索引).和索引全扫描一样,索引快速全扫描也需要扫描目标索引所有叶子块的所有索引行. 索引快速全扫描与索引全扫描相比有如下三点区别. (1)索引快速全扫描只适用于CBO. (2)索引快速全扫描可以使用多块读,也可以并行执行. (3)索引快速全扫描的执行结果不一定是有序的

所谓的索引全扫描(INDEX FULL SCAN)就是指要扫描目标索引所有叶子块的所有索引行.这里需要注意的是,索引全扫描需要扫描目标索引的所有叶子块,但这并不意味着需要扫描该索引的所有分支块.在默认情况下,Oracle在做索引全扫描时只需要通过访问必要的分支块定位到位于该索引最左边的叶子块的第一行索引行,就可以利用该索引叶子块之间的双向指针链表,从左至右依次顺序扫描该索引所有叶子块的所有索引行了. 例子一:查询的列有唯一索引,使用索引全扫描(INDEX FULL SCAN) 执行如下SQL:

       索引唯一性扫描(INDEX UNIQUE SCAN)是针对唯一性索引(UNIQUE INDEX)的扫描,它仅仅适用于where条件里是等值查询的目标SQL.因为扫描的对象是唯一性索引,所以索引唯一性扫描的结果至多只会返回一条记录. Emp表中empno为primary key,对应一个unique index SCOTT@PDBORCL> select * from emp where empno=7369; 执行计划 -------------------------------

索引范围扫描(INDEX RANGE SCAN)适用于所有类型的B树索引,当扫描的对象是唯一性索引时,此时目标SQL的where条件一定是范围查询(谓词条件为 BETWEEN.<.>等):当扫描的对象是非唯一性索引时,对目标SQL的where条件没有限制(可以是等值查询,也可以是范围查询). 索引范围扫描的结果可能会返回多条记录,其实这就是索引范围扫描中"范围"二字的本质含义. 测试一:唯一索引的范围查询 SCOTT; 已选择 13 行. 执行计划 ------------

索引全扫描的执行计划: SQL> select max(age) from tb_emp04 emp; 已用时间: 00: 00: 00.01 执行计划 ---------------------------------------------------------- Plan hash value: 2758779452 --------------------------------------------------------------------------------------

引言 在学习mysql时,我们经常会使用explain来查看sql查询的索引等优化手段的使用情况.在使用explain时,我们可以观察到,explain的输出有一个很关键的列,它就是type属性,type表示的是扫描方式,代表 MySQL 使用了哪种索引类型,不同的索引类型的查询效率是不一样的. 在type这一列,有如下一些可能的选项: system:系统表,少量数据,往往不需要进行磁盘IO const:常量连接 eq_ref:主键索引(primary key)或者非空唯一索引(unique n

在项目开发过程中,以下几种情况让 PhpStorm 加重了索引扫描的负担: 1.npm install 之后产生的 node_modules 目录 2.runtime 运行时产生的目录 3.storage 上传的附件,运行时目录 4.其他类似的目录 提高效率,合理标注目录属性! 方法: 1.左则目录树中,右击目录 2.弹出的快捷菜单中,Mark Directory As,选择合理的类型. 3.简单粗暴点就是:Excluded

SQL> select count(*) from employees; COUNT(*) ---------- Execution Plan ---------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)|

版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载.转载时,请在文章明显位置注明原文链接.若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利.如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com). 理解oracle索引扫描类型的特点以及具体触发的条件,对于通过合理地使用索引,进行sql优化至关重要(例如组合索引的引导列的选择问题). 在总结索引扫描类型前,需要再次强调关于索引特点

索引扫描(Index scan) 我们先通过index查找到数据对应的rowid值(对于非唯一索引可能返回多个rowid值),然后根据rowid直接从表中得到具体的数据,这种查找方式称为索引扫描或索引查找(index lookup).一个rowid唯一的表示一行数据,该行对应的数据块是通过一次i/o得到的,在此情况下该次i/o只会读取一个数据库块.在索引中,除了存储每个索引的值外,索引还存储具有此值的行对应的ROWID值.索引扫描可以由2步组成: (1) 扫描索引得到对应的rowid值. (2)

根据索引的类型与where限制条件的不同,有4种类型的Oracle索引扫描: 3,4可归一种 (1) 索引唯一扫描(index uniquescan) (2) 索引范围扫描(index range scan) (3) 索引全扫描(index full scan) (4) 索引快速扫描(index fast full scan) (5) 索引跳跃扫描(INDEXSKIP SCAN) 一. 索引唯一扫描(index unique scan) 通过唯一索引查找一个数值经常返回单个ROWID,存在UNI

SYS_OP_C2C 导致的全表扫描(fts)/全索引扫描 參考原文: SYS_OP_C2C Causing Full Table/Index Scans (Doc ID 732666.1) 适用于: Oracle Database - Enterprise Edition - Version 10.1.0.2 to 12.1.0.1 [Release 10.1 to 12.1] Information in this document applies to any platform. This

之前在讨论CBO和RBO的时候提到了索引扫描的几种类型. Oracle Optimizer CBO RBO http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2010/08/19/5824886.aspx Oracle 索引 详解 http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2010/03/05/5347098.aspx Oracle Explain Plan http://blog.csdn.net/tianle

之前的文章<更高的压缩比,更好的性能–使用ORC文件格式优化Hive>中介绍了Hive的ORC文件格式,它不但有着很高的压缩比,节省存储和计算资源之外,还通过一个内置的轻量级索引,提升查询的性能.这个内置的轻量级索引,就是下面所说的Row Group Index. 其实ORC支持的索引不止这一种,还有一种BloomFilter索引,两者结合起来,更加提升了Hive中基于ORC的查询性能. 说明一下:本文使用Hive2.0.0 + hadoop-2.3.0-cdh5.0.0作为测试环境.表lxw

index range scan(索引范围扫描): 1.对于unique index来说,如果where 条件后面出现了<,> ,between ...and...的时候,那么就可能执行index range scan,如果where条件后面是=,那么就会执行index unique scan. 2.对于none unique index来说 如果where 条件后面出现了=,>,<,betweed...and...的时候,就有可能执行index range scan. 3.对于组

mysql有两种方式可以生成有序的结果,通过排序操作或者按照索引顺序扫描,如果explain的type列的值为index,则说明mysql使用了索引扫描来做排序(不要和extra列的Using index搞混了,那个是使用了覆盖索引查询).扫描索引本身是很快的,因为只需要从一条索引记录移动到紧接着的下一条记录,但如果索引不能覆盖查询所需的全部列,那就不得不扫描一条索引记录就回表查询一次对应的整行,这基本上都是随机IO,因此按索引顺序读取数据的速度通常要比顺序地全表扫描慢,尤其是在IO密集型的工作

MySQL有两种方式可以生成有序的结果:通过排序操作:或者按照索引顺序扫描:如果EXPLAIN 出来的结果的type列的值为“index”,则说明MySQL使用了索引扫描来做排序(不要和Extra列的“Using index”搞混). 扫描索引本身是很快的,因为只需要从一条索引记录移动到紧接着的下一条记录.但如果索引不能覆盖查询所需要的全部列,那就不得不没扫描一条索引记录就回表查询一次对应的行.这基本上都是随机的io,因此按索引顺序读取数据的速度通常要比顺序的全表扫描慢,尤其是在io密集型的工作